IA per data center

Il settore dei data center sta assumendo un ruolo strategico per lo sviluppo dell’economia digitale, sostenendo servizi cloud, applicazioni di intelligenza artificiale, piattaforme industriali, sistemi finanziari, telecomunicazioni e servizi pubblici. La crescita della quantità di dati elaborati e della capacità computazionale determina, tuttavia, un incremento significativo dei consumi energetici e della potenza elettrica necessaria. A questi consumi si aggiungono quelli dei sistemi di raffreddamento, continuità elettrica, distribuzione dell’energia, illuminazione e servizi ausiliari. Il costo dell’energia influenza direttamente la redditività dei servizi, mentre la capacità di contenere i consumi può favorire prezzi più competitivi, una migliore sostenibilità economica e ambientale e una maggiore attrattività nei confronti di clienti attenti alle prestazioni energetiche delle infrastrutture digitali.

L’attività di consulenza scientifica ha come obiettivo la definizione di un modello evoluto per il monitoraggio, l’analisi e l’ottimizzazione energetica dei data center attraverso tecniche di intelligenza artificiale. La prima fase è dedicata all’analisi dello stato attuale. Sono esaminati l’architettura elettrica, i sistemi di continuità e conversione dell’energia, le unità di raffreddamento, la distribuzione dell’aria o del fluido refrigerante, le condizioni ambientali, la disposizione dei rack e le caratteristiche dei carichi informatici. Tale attività consente di costruire una mappa dei principali flussi energetici e di individuare le aree a maggiore potenziale di miglioramento.

Sono definiti gli indicatori necessari per rappresentare correttamente le prestazioni. Oltre al consumo complessivo, sono considerati il Power Usage Effectiveness, l’efficienza dei sistemi di raffreddamento e conversione, il consumo specifico per unità di capacità computazionale e il profilo di utilizzazione delle apparecchiature. Sulla base dei dati disponibili sono sviluppati modelli per ricostruire il comportamento energetico del data center e identificare condizioni anomale. Le tecniche di intelligenza artificiale sono utilizzate per prevedere la domanda di potenza, stimare l’evoluzione delle temperature, rilevare scostamenti rispetto al comportamento atteso e individuare aree caratterizzate da consumi eccessivi.

Un secondo ambito riguarda l’ottimizzazione dei sistemi di raffreddamento, che rappresentano una componente significativa dei consumi non direttamente associati all’elaborazione informatica. I modelli correlano temperatura, umidità, portata, pressione, carico dei server e condizioni esterne, individuando le regolazioni capaci di ridurre il consumo energetico senza compromettere l’affidabilità.